El algodón es un cultivo comercial importante. Las enfermedades del algodón tienen una influencia considerablemente adversa en el rendimiento y la calidad del algodón. La identificación oportuna y precisa de los tipos de enfermedades del algodón es importante. La precisión de la identificación de enfermedades en las hojas de algodón está limitada por factores impredecibles en entornos naturales, como la presencia de un fondo complejo. Por lo tanto, este documento propone un modelo de identificación de enfermedades en las hojas de algodón basado en un módulo de mejora de la atención de coordenadas bilineares. Reduce la pérdida de información de características mediante la incrustación de la información de coordenadas espaciales de mapas de características de atención de coordenadas bilineales y fusión de características. Por lo tanto, el modelo se enfoca más en la región de la enfermedad de la hoja y reduce la atención a la información redundante, como las regiones saludables. También logra la localización precisa y amplificación de la atención a la región de la enfermedad de la hoja a través de la mejora de datos, lo que mejora efectivamente la precisión de reconocimiento de enfermedades en las hojas de algodón en un entorno natural. Mediante experimentos, la precisión de identificación del modelo propuesto es del 96.61% y el tamaño de los parámetros es de 21.55 x 10. En comparación con otros modelos existentes, la precisión de identificación del modelo propuesto se mejora considerablemente sin aumentar el tamaño de los parámetros. Este estudio no solo puede proporcionar apoyo para la toma de decisiones para el diagnóstico y prevención oportunos de enfermedades en las hojas de algodón, sino que también valida un paradigma para la identificación de enfermedades en hojas de otros cultivos.